GenAI-Impact-Studie: Sieben Prinzipien agentischer Softwareentwicklung

Beim Einsatz von agentischer Softwareentwicklung machen sieben Prinzipien den Unterschied:

1. Kurze Zyklen schlagen lange Sprints: Klassische agile Entwicklung arbeitet in Sprints von zwei bis drei Wochen. Agentische Teams schaffen Zyklen von zwei bis vier Tagen, über den gesamten Software Development Lifecycle hinweg: von der Anforderung über Implementierung und Test bis zu Review und Betrieb. Das macht einen quantitativen und qualitativen Unterschied. Kürzere Zyklen verändern, wie Entscheidungen getroffen werden, wie Fehler entdeckt werden und wie schnell ein Team auf veränderte Anforderungen reagiert. Agenten arbeiten kontinuierlich, nachts, am Wochenende. Releases werden häufiger, die Iterationen kleiner. Wer einmal in diesem Rhythmus gearbeitet hat, will nicht zurück.

2. Verschiedene Jobs Mensch und Agent: Der häufigste Einstiegsfehler: AI-Agenten werden behandelt wie sehr schnelle Entwickler. Agenten sind keine Junior-Entwickler, die man einfach frei auf Aufgaben loslassen kann. Sie sind ausführende Instanzen, die präzise Leitplanken brauchen, um zu funktionieren. Der Mensch bringt das „Warum“ und „Was“ ein: Architekturprinzipien, fachliche Anforderungen, Qualitätskriterien. Der Agent übernimmt die Ausführung. Dazu gehört: Code generieren, Tests ausführen, Fehler beheben, Dokumentation schreiben. Immer in kontinuierlichen Feedbackschleifen, ohne dass jeder Schritt manuell angestoßen werden muss.

3. Qualität des Inputs bestimmt Output: Halluzination ist kein technisches Problem, das sich mit einem besseren Modell löst, sondern ein Kontextproblem. Vage Anforderungen an AI-Agenten liefern vage Ergebnisse. Strukturierte Artefakte wie klare Spezifikationen, Architekturprinzipien und Kontextdokumentationen sind keine lästige Pflicht, sondern die eigentliche Steuerungsebene. Ein gutes Spezifikationsdokument ist bei agentischer Entwicklung wertvoller als tausend Zeilen manueller Code. Es ist der Unterschied zwischen einem Agenten, der weiß, was er tut, und einem, der rät.

„Die Frage ist nicht, ob Unternehmen agentisch
arbeiten werden, sondern wie schnell sie die
Voraussetzungen dafür schaffen.”

Benedikt Bonnmann,
Mitglied des Vorstands,
Adesso

4. Guided Automation statt Vollautonomie: Eines der hartnäckigsten Missverständnisse: Agenten programmieren selbstständig, der Mensch schaut zu. Aber Agenten handeln nicht frei, sondern in Strukturen, die Menschen definieren. In der Praxis heißt das: Hochspezialisierte Agenten mit klar abgegrenztem Fokus und präzisem Kontext arbeiten innerhalb explizit definierter Übergabepunkte, automatisierter Qualitäts-Gates und klarer Abnahmekriterien. Der Mensch macht als Kon­trollinstanz das, was menschliches Urteilsvermögen erfordert: Architekturentscheidungen, strategische Weichenstellungen, finale Abnahmen – nicht Zeilenkontrolle.

5. Governance: Pflicht statt Kür: Agentische Entwicklung stellt Compliance-Verantwortliche vor neue Fragen. Welche Modelle dürfen in welchen Projekten eingesetzt werden? Wie wird sichergestellt, dass kein Code mit geschütztem IP in Trainingsdaten landet? Wer trägt die LLM-Kosten, und wie werden sie projektgenau zugeordnet? Lösbare Fragen, die aber vor dem ersten produktiven Einsatz beantwortet sein müssen, nicht danach. Ein standardisierter, rechtskonformer Zugang zu LLMs mit transparenter Kostenstruktur und definierten Governance-Regeln ist die Grundlage, damit sich agentische Entwicklung skalieren lässt.

6. Legacy ist kein Hindernis: Die Annahme, agentische Softwareentwicklung funktioniere nur auf der grünen Wiese, ist falsch. In der Praxis zeigt sich: Bestehende Codebasen, gewachsene Systeme und gemischte Teams lassen sich in agentische Prozesse integrieren. Die Voraussetzung ist eine Methodik, die dafür ausgelegt ist. Das Schlüsselprinzip ist Parallelität. Klassische und agentische Teams arbeiten im selben System, mit klar definierten Übergabepunkten und einem Koordinationsmechanismus wie Kanban, der Konflikte zwischen den unterschiedlichen Taktfrequenzen verhindert. Ein klassisches Team arbeitet in Zweiwochensprints, ein agentisches Team im selben Projekt mit Zwei- bis Viertageszyklen. Das ist keine bloße Theorie, sondern bereits in Kundenprojekten erprobt.

7. Software ist nur der Anfang: Die Prinzipien agentischen Arbeitens beschreiben ein Grundmodell für die Zusammenarbeit von Menschen und autonomen Systemen, etwa klare Rollenverteilungen, strukturierter Input, kurze Zyklen, Guided Automation und Governance by Design. Überall dort, wo Prozesse iterativ sind, dokumentierbar und in abgegrenzte Schritte zerlegbar, lassen sich agentische Ansätze einsetzen. In der Qualitätssicherung, in der Dokumentenverarbeitung, der automatisierten Analyse. Und in Geschäftsprozessen, die Unternehmen heute noch vollständig manuell abbilden. Nicht weil es sinnvoll ist, sondern weil es bisher keine praktikable Alternative gab.

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